ARMA模型在地震电离层TEC异常探测中的应用

基于IGS数据分析中心提供的全球电离层TEC数据,利用时间序列分析理论中的ARMA模型对2008-05-12汶川Ms8.0地震的电离层TEC资料进行处理,将ARMA模型TEC预报值作为电离层TEC背景参考值,对地震前后的电离层TEC进行异常探测研究。结果表明,在取得了与其他研究方法结果基本一致的基础上,新发现震前第13d、12d、10d、7d也存在电离层TEC异常扰动现象。说明以全球电离层TEC数据为基础,利用ARMA模型同样能有效探测到震前电离层TEC异常扰动现象,并达到较高精度。     

MEEMD-ARMA残差修正电离层TEC预测模型

提出一种改进的集总平均经验模态分解与自回归移动平均模型组合的残差修正模型,并利用2015年不同经纬度同一时段以及相同经纬度不同时段IGS提供的电离层电子总量数据,用3种模型对5 d内的数据进行预测。结果表明,改进模型5 d 内的平均相对精度为96%,而EMD-ARMA模型及ARMA模型分别为94.5%、93%。     

基于CODE GIM的震前电离层TEC异常分析

利用CODE GIM数据分析了2008年5月12日汶川地震和2010年4月14日青海玉树地震震前电离层TEC变化。以震前10天TEC中位数为基准,1.5倍标准差为误差限值,并考虑相应时期的太阳和地磁活动水平（Dst指数和Kp指数）,对震前电离层异常的分布进行了分析。结果表明,两次地震震前几天内都有TEC异常出现。     

基于电离层层析成像技术探测汶川地震前电离层异常

以2008年5月12日汶川Ms8.0地震为例,利用电离层层析成像技术重建了震前5月8—10日震中附近上空电离层的电子密度分布(UT9:00),发现5月9日出现电离层异常,且该异常在时空上与同一时段的电离层VTEC异常分布结果一致(排除空间天气活动对电离层造成的可能干扰后),认为该异常即是地震的电离层前兆信息。研究表明：电离层层析成像技术在地震预测研究领域有广阔的应用前景。     

Prophet-Elman残差改正电离层TEC短期预报模型

针对电离层TEC非线性、非平稳的特点,建立一种基于Prophet与Elman神经网络相结合的残差改正电离层短期预报模型.利用该模型对IGS提供的不同太阳活动程度期间的电离层TEC时间序列进行建模预报.结果显示,改正模型能够反映电离层TEC的变化特征,在太阳活动低年和太阳活动高年预报的平均相对精度分别为92.9％和92....     

利用电离层层析技术探测日本9.0级地震前电离层异常

利用电离层层析技术对日本Ms9.0地震前21天震中区域附近上空电离层进行了三维重构,并通过2倍标准差方法对反演出的各时刻电离层各格网点电子密度值进行了异常探测。在排除太阳和地磁活动影响后分析得出：2月28日UT14:00—16:00出现的电离层电子密度值异常减小、3月2日UT08:00—14:00、3日UT00:00—06:00和4日UT12:00—20:00出现的电离层电子密度值异常增大极有可能与日本地震有关。     

缅甸Ms7.2地震前电离层TEC的异常变化

基于IGS提供的电离层TEC资料和中国地壳运动观测网络提供的GPS资料解算的单站VTEC数据,采用滑动平均处理方法,对2011年3月24日缅甸7.2级地震震前的电离层TEC资料进行了处理和分析,结果表明：在震前6～8天,出现电离层TEC异常减小现象,震前3天出现电离层TEC异常增加现象,排除太阳活动和地磁扰动的影响后,3月16日、17日和18日出现的电离层TEC异常减小,特别是在18日出现的异常减小及呈现出的共轭结构,可能与缅甸7.2级地震有关。     

基于GPS TEC的尼泊尔MW7.8地震同震电离层扰动研究

基于GPS数据对2015年尼泊尔MW7.8地震引起的同震电离层扰动进行统计与FFT频谱分析,探究地震电离层TEC扰动传播的时空特性。结果表明,震后5 min起出现明显的TEC扰动异常现象,持续时间超过6 min,呈现增大-减小-增大的变化趋势;扰动由震中向东、东北等方向传播,速率分别为2 336.36 m/s和455.52~937.64 m/s;扰动的中心频率为3~7 mHz,符合瑞利波与声波引发的扰动频段。     

ARMAģ���ڵ�������TEC�쳣̽���е�Ӧ��

????IGS??????????????????????TEC????,??????????з????????е?ARMA????2008-05-12??Ms8.0?????????TEC??????д???,??ARMA???TEC????????????TEC?????ο??,?????????????TEC??????????о??????????,??????????????о??????????????μ??????,?·????????13??d??12??d??10??d??7??d?????????TEC?????????????????????TEC?????????,????ARMA??????????Ч???????????TEC?????????,???????????     

2016年门源Ms6.4地震前祁连山周边断层活动分析

基于青藏高原东北缘地区最新的跨断层资料,利用时序曲线分析、断层速率合成分析和垂直形变累积率分析等多种方法进行计算,从不同角度和范围提取2016年门源Ms6.4地震震前异常特征,揭示断层活动。结果显示：1）震中距150 km以内多个场地出现了典型的以加速张性变化为主的短期异常,150~300 km内的异常以趋势变化为主;2）祁连山-海原断裂带上异常场地的空间分布表现出由祁连山断裂带中部集中向东迁移至中东部集中的特征,海原断裂上异常有所增多,此类现象与2003年民乐6.1级地震前的现象极其相似;3）祁连山断裂自2014年以来合成速率偏离正常动态值较远,容易积累应变。垂直形变趋势累积率的计算结果显示,地震震中位于形变积累的高值区。     

门源6.4级地震前跨断层水准前兆性指标异常与震后变化

利用2016-01-21门源6.4级地震前祁连山断裂带跨断层短水准观测资料以及震后数天的加密复测结果,综合观测曲线、异常时空演化特征及特征强度指标,分析门源震前断层形变异常及震后变化。结果显示,2015年该断裂带中东段集中、增多且以突跳为主的断层形变短期群体性异常与这次门源强震有一定关联,具有中短期-短期前兆意义;震后复测结果以转折特性为主,同震变形不是很大。     

基于CMONOC GPS数据的SSA电离层预测模型研究

利用基于CMONOC的GPS观测数据反演中国大陆区域高精度的RIM,并将奇异谱分析(SSA)方法应用于TEC预报,判断不同序列长度对预测结果的影响,并根据w-correlation选取合适的RC迭代阶数和窗口长度。结果发现,当TEC时间序列长度为27 d,窗口长度为序列长度的1/3、迭代SSA分解的前5项时,预测效果最好。提取RIM中心网格点的TEC数据,分别以年积日1~27、101~127、201~227、301~327等4个时段的TEC序列为原始数据,基于SSA进行7 d的预测,同时建立ARMA预测模型。结果显示,相较于ARMA预测,SSA方法总体预测精度提高约10%,预测时段更长。进一步对4个时段RIM中2 911个网格点处的TEC进行预测,发现RMSE随着纬度减小而增大,预测相对精度呈现中纬度比高、低纬度略高的特点,但无论哪种精度指标,SSA预测模型均优于ARMA预测模型。     

BP神经网络和ARMA模型在中纬度TEC短期预测中的对比分析

在充分考虑TEC序列非平稳、非线性、高噪声特性前提下,以IGS提供的2017年电离层TEC格网数据为基准,运用BP神经网络和ARMA两种模型分别进行TEC 3 d预测,重点分析两种模型在不同季节时段、不同电离层活跃强度及不同样本长度下的TEC预测性能及精度.结果表明,在不同时段,两种模型均能很好地反映TEC的变化特性,...     

基于SSA-Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型

针对基于神经网络的电离层TEC短期预报存在精度较低、易陷入局部最优的问题,利用CODE中心提供的TEC数据及地磁活动指数,建立基于麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型,并通过BP模型、Elman模型及SSA-Elman组合模型分别对电离层平静期和扰动期中低纬度TEC进行5 d连续预报....     

2016-12-25智利MW7.6地震震前电离层TEC异常探测

使用IGS发布的GIM数据,利用奇异谱(singular spectrum analysis, SSA)和四分位距法(inter quartile range, IQR)对2016-12-25智利MW7.6地震进行震前电离层异常探测。 研究表明,2种方法探测到的电离层主要异常特征基本一致,在震前4 d和震前7 d分别探测到明显的正异常和负异常,电离层异常自东向西移动,峰值点出现在震中附近,且震前4 d共轭区域出现明显的电离层正异常变化。相较于IQR探测,SSA探测突出了电离层主要的异常时间段和空间异常特征,但幅度和范围偏小,两者互为补充,可以探测出更加明显的地震电离层异常效应特征。由于距发震时间较短,在排除外界环境干扰因素后,认为此次电离层异常可能由智利地震引起。
     

基于EWT-ARMA的短期电离层TEC预测模型

针对电离层总电子含量（TEC）数据非线性、非平稳的特点,在自回归移动平均（ARMA）模型的基础上,结合经验小波变换（EWT）,提出一种组合的短期电离层预测方法。采用IGS提供的电离层TEC格网数据进行实验,通过对比分析可知,相较于单一ARMA模型,本文组合模型在太阳活动低年和太阳活动高年5 d内的平均相对精度分别提高4.8%和2.8%,前1 d内组合模型的平均相对精度分别提高7%和6.1%。